基于近紅外光譜技術快速定量檢測香菇面制品中香菇含量的研究

摘 要：為定量檢測香菇面制品中香菇含量，采用近紅外光譜掃描添加0.5%～10%的香菇面粉樣本，采用偏最小二乘法（PLS）建立含香菇面制品中香菇定量快速無損檢測方法。取含香菇的面粉樣本120余份，將96個樣品作為定標集，24個作為驗證集，進行10 000 cm-1～4 000 cm-1近紅外全波長掃描，得到添加含香菇面粉的近紅外原始光譜，通過Spectrum Quant軟件，利用偏最小二乘法，將光譜預處理后與香菇含量建立近紅外模型，并進行模型的驗證與預測。結果表明，最優的預處理方法為MSC＋平滑點2＋二階導數降噪2預處理，主因子數10，校正集方程與驗證集方程的相關性良好（R2＞99%），預測性較好（偏差＜5%），模型有較好的準確度，為香菇面制品中香菇含量的檢測提供了方法基礎。

關鍵詞：近紅外光譜；快速檢測；香菇；面制品

中圖分類號：TS207.3 文獻標志碼：A 文章編號：1008-1038（2025）01-0008-06

DOI：10.19590/j.cnki.1008-1038.2025.01.002

Research on Rapid and Quantitative Detection of Mushroom Content

in Mushroom Ｆlour Products Based on Near Infrared

Spectroscopy Technology

GONG Zhiqing1， ZHANG Yonghu2， SHEN Xiaogang2， LU Xiuxiang2， JIA Fengjuan1， WANG Wenliang1*

（1. Shandong Academy of Agricultural Sciences Institute of Agricultural Products Processing and Nutrition/Key Laboratory of Novel Food Resources Processing， Ministry of Agriculture， Jinan 250100， China; 2. Shandong Yuhuang Grain Oil and Food Co.， Ltd.， Linyi 276600， China）

Abstract： To quantitatively detect the content of shiitake mushrooms in shiitake mushroom flour products， near-infrared spectroscopy was used to scan and add samples of shiitake mushroom flour with a content of 0.5%-10%. Partial least squares （PLS） was used to establish a rapid and non-destructive detection method for shiitake mushrooms in shiitake mushroom noodle products. More than 120 flour samples containing shiitake mushrooms were taken， with 96 samples as the calibration set and 24 samples as the validation set. A near-infrared full wavelength scan was performed from 10 000 cm-1 to 4 000 cm-1 to obtain the original near-infrared spectra of the flour containing shiitake mushrooms. The PE near-infrared software with built-in modeling software Spectra Quantum was used to preprocess the spectra and establish a near-infrared model with shiitake mushroom content using partial least squares method， and the model was validated and predicted. The optimal preprocessing method among them was MSC＋smoothing point 2＋second-order derivative denoising 2 preprocessing， with a main factor of 10. The correlation between the correction set equation and the validation set equation was good （R2＞99%）， with good predictive performance （deviation＜5%）， and the model had good accuracy. This study provided a methodological basis for the detection of shiitake mushroom content in shiitake mushroom flour products.

Keywords： Near infrared spectroscopy; rapid detection; shiitake mushrooms; flour products

香菇（Lentinula edodes）隸屬于擔子菌門（Basidiomycota）、傘菌綱（Agaricomycetidae）、傘菌目（Agaricales）、口蘑科（Tricholomatacete）、香菇屬（Lentinula），在中國、日本以及其他亞洲國家廣泛栽培。據中國食用菌協會統計，2023年我國香菇產量達1 303.75萬t，占食用菌總產量的29%，是我國食用菌產量最大的品種[1]。香菇富含多糖、蛋白質和礦物質等，味道鮮美且香氣獨特，是著名的食藥兼用菌[2]。多糖是香菇的主要活性物質，具有調節免疫、抗腫瘤等功效[3-4]。將香菇添加到掛面、拉面等面制品中，可提高面制品中膳食纖維和礦物質等的含量，香菇中豐富的賴氨酸和亮氨酸也可以彌補禾谷類缺少的賴氨酸和亮氨酸，提高面制品中蛋白質的利用價值[5-6]。作為香菇初加工的主要產品之一，香菇掛面、拉面產量較高，深受消費者喜歡。與面粉相比，香菇粉價格高（60元/kg左右），個別不良企業為降低生產成本，在面制品中標示的香菇含量與實際不符，致使消費者利益受損，如何有效鑒別不同面制品中香菇粉的添加量，對保護消費者利益具有較大的意義。

近紅外（near infrared，NIR）光譜技術是集合多種技術優點的綜合分析方法，具有操作簡便、快捷、成本低、無試劑污染等特點，被廣泛應用于制藥、食品、石油化工以及農業等各個領域[7-8]，常用于產品質量的快速檢測分析以節省時間、提高效率。在食品行業主要用于無損檢測[9-10]、摻假[11-12]、產地溯源[13-14]等方面。孫坤秀[15]采用近紅外偏最小二乘回歸分析法（PLS）模型鑒別香菇粉摻假，實現了對香菇傘粉和香菇柄粉、香菇粉和杏鮑菇粉、平菇粉、菌棒粉的定性鑒別和定量分析。Xie等[16]開發了一種基于近紅外光譜技術和化學計量學方法的校準模型，用于檢測不同地區香菇樣品中的多糖含量。但利用近紅外技術檢測香菇面制品中香菇含量尚未有研究。本研究利用近紅外技術定量檢測香菇粉在面制品中的含量，在近紅外光譜范圍內，采集香菇面制品中的近紅外光譜信息，對近紅外光譜進行預處理，采用偏最小二乘法，將預處理后的近紅外光譜數據與面制品中香菇含量進行相關性分析，構建香菇面制品中香菇含量的近紅外定量檢測模型，實現香菇面制品中香菇含量的快速無損檢測。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

面粉（高筋、中筋面粉）、干香菇，購自濟南華聯超市。

DHG-9241A電熱鼓風干燥箱，濟南九宏科學儀器有限公司；ZN-20L小型粉碎機，北京興時利和科技發展有限公司；AR423CN電子分析天平，奧豪斯儀器上海有限公司；Spectrum3傅里葉變換紅外光譜儀，美國PerkinElmer公司。

1.2 樣品制備

取干香菇整菇、香菇菇蓋、菇柄（約3 cm）分別磨粉，過100目，分別按照0.5%、1.0%、1.5%、2.0%、2.5%、3.0%、3.5%、4.0%、4.5%、5.0%、5.5%、6.0%、6.5%、7.0%、7.5%、8.0%、8.5%、9.0%、9.5%、10.0%的比例添加到高筋、中筋面粉中，得到含香菇面粉樣本120余份。

1.3 近紅外光譜掃描

將上述添加香菇粉的面粉樣本，取5.0 g左右裝入具塞玻璃瓶中，每個樣品重復2次，用積分球漫反射采集近紅外光譜。

采集條件：以儀器內置背景為參比，設置掃描范圍為10 000 cm-1～4 000 cm-1，分辨率為8 cm-1，掃描次數為16次，取平均值。

按照不同香菇面粉含量范圍，隨機選取的樣本按照8∶2分為定標集樣本與驗證集樣本。

1.4 近紅外光譜的預處理

為了去除高頻隨機噪聲、基線漂移和樣品不均勻等的影響，采用紅外光譜儀自帶的操作軟件對近紅外圖譜進行必要的預處理，包括移動平滑、歸一化（MSC多元散射校正、SNV標準正態化校正）、導數（一階導數、二階導數）等方法，比較其相關系數R2和標樣估計誤差SEE。

1.5 近紅外模型的建立與驗證

采用PLS建立香菇面制品中香菇含量校正模型。以定標集和驗證集的相關系數和標準差等為評價指標，采用留一法交叉驗證確定建模最佳主成分數。

1.6 近紅外模型香菇含量的預測

取自制已知香菇含量的3個含香菇掛面、2個含香菇拉面樣品，采集近紅外光譜，導入含香菇面制品中香菇含量檢測的近紅外定量檢測模型中，預測含香菇掛面、拉面中的香菇含量。

2 結果與分析

2.1 含香菇面粉樣品的近紅外光譜圖

將96個含香菇的面粉樣品進行10 000 cm-1～4 000 cm-1近紅外全波長掃描，得到添加含香菇面粉的近紅外原始光譜（圖1）及一階導數圖（圖2）。光譜信號變化較大的區域為波數9 000 cm-1～4 000 cm-1，故選取此波數段作為樣品的分析范圍。

2.2 光譜預處理方法選擇

光譜的多元散射校正（MSC）是高光譜數據預處理常用的算法之一，通過數學方法將光譜中的散射光信號與化學吸收信息進行分離，去除近紅外漫反射光譜中樣品的鏡面反射及不均勻性造成的噪聲，消除漫反射光譜的基線及光譜的不重復性[17-18]。光譜進行求導和平滑來消除光譜基線產生的偏移或漂移，提高光譜的信噪比，從而得到樣品更為明顯的特征光譜。表1為光譜的不同預處理方法對近紅外模型的影響，通過比較SEE和R2值，發現MSC＋平滑點2＋二階導數降噪2預處理的方法R2為99.998 2%，SEE=0.023 90。

2.3 PLS模型主因子數的選擇

PLS是化學計量學中最有效的分析方法之一，具有準確度高、穩定性強的特點[19]。在使用PLS建立NIR分析模型時，PLS主因子數也是影響模型質量的關鍵因素。通常情況下，主因子數量的增加會使樣品有更高的擬合度，但如果主因子數過多，樣品會被劃分得過于細致，使所建立的模型出現“過度擬合”的現象。這是由于主因子數量的增加使一些非常特殊的樣品被帶到模型中來，使得模型對樣品結果的預測效果變差[20-21]。%方差（R2）越接近于100，SEE和SEP越小，則說明回歸模型的定量分析結果越準確。通過調整主成分數3～10（見表3），發現主成分數為3時，88.52%的樣品變異可以得到解釋，主成分數為10時，99.99%的樣品變異可以得到解釋；SEE值（標樣估計誤差）從3～10時，由1.814 0減小到0.023 90，因此選擇主因子數為10。

2.4 近紅外模型的建立與驗證

通過PE近紅外軟件自帶建模軟件Spectrum Quant，將96個樣品作為定標集進行內部交叉驗證（圖3），24個作為驗證集考察PLS模型的準確性。香菇面粉樣品近紅外光譜數據（9 000 cm-1～4 000 cm-1）預處理后用光譜數據與香菇含量進行偏最小二乘法建模。校正集方程的相關性良好（R2=99.99%），同時，驗證集方程也有較好的相關性（R2=99.02%），驗證標準誤SEP=2.83，說明此模型對香菇面制品中香菇含量預測有較高的準確度。

2.5 近紅外模型的預測

取已知香菇掛面、香菇拉面等5個樣品，采集其近紅外光譜，導入含香菇面制品中香菇含量檢測的近紅外定量檢測模型中，得到預測香菇掛面、拉面中的香菇含量（見表3）。由表3可知，偏差范圍均在±4.8%范圍內，建立模型的預測效果較好。

3 小結

本研究取含香菇的面粉樣本120余份，其中96個樣品作為定標集、24個作為驗證集，進行10 000 cm-1～4 000 cm-1近紅外全波長掃描，得到添加含香菇面粉的近紅外原始光譜，通過PE近紅外軟件自帶建模軟件Spectrum Quant利用PLS，將預處理后用光譜與香菇含量建立近紅外模型，并進行模型的驗證與預測。其中最優的預處理方法為MSC＋平滑點2＋二階導數降噪2預處理，主因子數10，校正集方程與驗證集方程的相關性良好（R2＞99%），預測性較好（偏差＜5%），模型有較高的準確度。本研究表明，基于近紅外無損檢測建模檢測含香菇面制品中香菇含量是可行的，在后續的研究中，可擴大樣本量，積累更多的數據，使模型更加穩定。

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